מאת:יפעת זר, מדור ידע וחדשנות המוס"ל
אתגרי השפע בנתונים
האם טכנולוגיות חדשניות ושפע נתונים יכולים לסייע לאנשי בטיחות בארגוני עבודה לשמור על בטיחות העובדים ? אולי. אך שלושה אתגרים הופכים את המשימה שלהם לבלתי אפשרית כמעט, ויתכן שדווקא הנתונים עצמם הם שורש הבעיה.
ראשית, אנשי הבטיחות מתמודדים עם מגבלות של משאבים, עומס עבודה ואחריות רבה. אחד מהם השווה את תפקידו לזה של רופא בחדר מיון או עיתונאי באזור מלחמה - תמיד במצב חירום, תוך תיעדוף משימות קריטיות והסטה הצידה של כל דבר שאינו חיוני. אין להם זמן לעודף נתונים שאינם מועילים, הם זקוקים לגישה לנתונים המתאימים שיסייעו להם לקבל החלטות יעילות.
שנית, הם מתמודדים עם אתגר חסר תקדים - נפח הנתונים הדיגיטליים העצום שזמין להם כיום. מטרתם העיקרית היא ליישם מערכות ניהול שמגנות על העובדים והציוד מפני סיכונים במקום העבודה, אך הדבר הפך לקשה יותר ויותר, לא בגלל מחסור בנתונים, אלא דווקא בשל ריבוי נתונים.
בעבר, האתגר היה הפוך. אנשי הבטיחות התמודדו עם נתונים מוגבלים, גישה מצומצמת לנתונים ושיטות איסוף נתונים הגוזלות זמן, שהקשו עליהם לקבל החלטות מושכלות. כיום, יש להם גישה לזרימת נתונים דיגיטליים, באופן רציף, אך לעיתים קרובות, חסרים להם הכלים לאיחוד, פירוש ותיעדוף הנתונים ביעילות. כתוצאה מכך, יוזמות בטיחות רבות הן "עשירות בנתונים, אך עניות בידע", כאשר כמות נתונים רבה אינה מתורגמת לתובנות משמעותיות וברות פעולה.
שלישית, תפקיד אנשי המקצוע בתחום הבטיחות מתרחב. מעבר להפחתת עלויות וציות רגולטורי מסורתי, הם מיישרים קו עם מטרות עסקיות רחבות יותר, ולשם כך הם זקוקים לתובנות אמינות ובעלות ערך שיסייעו להם להוכיח את השפעתם במונחים עסקיים.
המאמר הזה מפרט את החשיבות של סוגי נתונים שונים ואת הדרכים בהן ארגונים יכולים לייעל את תהליכי איסוף הנתונים והכלים שלהם כדי להפיק תובנות משמעותיות, במקום להוסיף עוד "רעש".
הגורמים לעומס נתונים
הסיבה העיקרית לכך שאנשי מקצוע בתחום הבטיחות כיום מחזיקים בכמות אדירה של נתונים היא פשוטה - כלים דיגיטליים הפכו את איסוף הנתונים לקל מתמיד. מרבית הארגונים רואים בטכנולוגיות אלו הזדמנות לאסוף כמה שיותר מידע בכל רגע אפשרי ולשמור אותו למשך זמן ארוך ככל שניתן.
בעבר, ארגונים אספו מעט נתוני בטיחות, תוך הסתמכות על רשומות נייר וגיליונות אלקטרוניים. אך ככל שהטכנולוגיה הפכה את תהליך איסוף הנתונים לפשוט יותר (והדרישות הרגולטוריות גדלו), כמות וסוגי הנתונים התרחבו בצורה משמעותית.
להלן סוגי נתוני בטיחות תעסוקתית שאוספים כיום ארגוני עבודה, נתונים שבעבר כמעט ולא היו חלק משיקולי הבטיחות:
- דו"חות אירועים : נתונים על פציעות, כמעט-תאונות ותאונות עבודה, כולל ניתוח גורמים שורשיים לתאונות וצעדי תיקון שננקטו.
- נתוני זיהוי סיכונים : מידע מהערכות לזיהוי סיכונים, כגון, חשיפה לחומרים כימיים, רמות רעש, סיכונים ארגונומיים וסכנות במרחבים סגורים.
- רישומי הדרכה : תיעוד השתתפות העובדים בהדרכות בטיחות, כולל מועדי השלמה, נושאים שנלמדו והערכות.
- מעקב רפואי : בדיקות בריאות עובדים, כמו בדיקות תפקודי נשימה, בדיקות שמיעה ומדידות חשיפה להערכת סיכונים בריאותיים.
- ניטור סביבתי - תעסוקתי : נתונים על איכות אוויר בחלל העבודה, רמות חשיפה לגורמי סיכון, כמו חומרים מסוכנים.
- בדיקות בטיחות : דו"חות מבדיקות שגרתיות, המזהות מפגעים ומצביעים על אפשרויות לשיפור.
כמובן שלא כל העסקים אוספים את כל סוגי הנתונים הללו. אך הודות לקלות שבה ארגונים יכולים כיום לאסוף נתונים באופן אוטומטי, נפח נתוני הבטיחות התעסוקתית בארגונים גדל בצורה דרמטית בעשורים האחרונים.
הבעייתיות
במבט ראשון, ייתכן שנראה שככל שיש יותר נתוני בטיחות, המצב יותר טוב. הרי אפשר לאסוף את כל הנתונים האפשריים ולהתעלם מאלו שאינם שימושיים. אולם, כאשר צוותי בטיחות צריכים להתמודד עם כמויות נתונים אדירות, עלולות להיווצר כמה בעיות משמעותיות.
- רעש והסחות דעת: הבעיה הגדולה ביותר הנובעת מעומס מידע היא שקשה לזהות מגמות חשובות באמת. גם עם כלים אנליטיים מתקדמים, כאשר הנתונים כוללים פרמטרים שאינם רלוונטיים לשיקולי בטיחות מרכזיים, היכולת של הצוותים לזהות דפוסים משמעותיים יורדת.
- קשיים בקבלת החלטות: צוותים עשויים להחזיק בכמות עצומה של מידע על סיכונים ואירועי בטיחות, אך להתקשות לקבל החלטות מושכלות בנוגע ליישום מדיניות או אמצעים שיגבירו את הבטיחות בפועל.
חוסר שקיפות הוליסטית
ככל שכמות הנתונים שצריך לנהל גדולה יותר, כך קשה יותר לאחסן את כולם במאגר מרכזי ולנתח אותם ביעילות. כתוצאה מכך, עסקים מתקשים לקבל תמונה הוליסטית (כללית) של מצב הבטיחות בארגון שלהם.
לדוגמה, ייתכן כי דו"חות תאונות עבודה נמצאים במערכת אחת, נתוני הסביבה במקום העבודה במערכת אחרת, וגיליונות נתוני בטיחות (SDS) במערכת נוספת. קבלת תמונה כוללת של הבטיחות דורשת איחוד של כל המידע הזה במקום אחד.
אין זה אומר שיש להתעלם ממקורות מידע מסוימים, רק מפני שקשה לשלב אותם עם נתונים אחרים. אם הנתונים רלוונטיים, יש לאסוף אותם ולהעבירם למאגר מרכזי.
בזבוז כספי
איסוף מידע אינו חינמי. גם אם צוות הבטיחות אינו נדרש לשלם ישירות עבור גישה לנתוני הבטיחות (כמו ברוב הארגונים), קיימות הוצאות הקשורות באיסוף, אחסון וניתוח הנתונים. לכן, נתונים שאינם רלוונטיים יכולים להוביל להוצאות מיותרות. זהו אתגר משמעותי במיוחד כאשר עסקים נמצאים תחת לחץ לצמצם עלויות ולהגדיל את החזר ההשקעה (ROI) של יוזמות הבטיחות.
אתגרי גמישות ומדרגיות
ככל שכמות וגיוון נתוני הבטיחות גדלים, כך קשה יותר לנהל אותם באופן שמאפשר גמישות והתרחבות. עסקים עשויים להתקשות בקביעת מדיניות ברורה לגבי הגורמים שיקבלו גישה לנתונים ולהחליט לאילו מהנתונים תתאפשר גישה. אתגרים אלו הופכים מורכבים יותר כאשר הנתונים מפוזרים בין מערכות וכלים שונים.
סיכונים רגולטוריים
באופן דומה, ככל שעסקים מאחסנים יותר נתונים ויותר סוגי מידע, כך עולה המורכבות של עמידה ברגולציה. תקנות וחוקים משתנים כל הזמן, כך שאם בעבר, ניהול נתוני הבטיחות בארגון היה תואם לדרישות הרגולטוריות, ייתכן שכיום המצב שונה. קביעת עמידה בתקנות ופתרון בעיות הופכים מורכבים יותר כאשר הנתונים מפוזרים יותר ומצטברים לכמויות גדולות.
איומי סייבר
נתוני בטיחות תעסוקתיים כוללים לעיתים מידע רגיש, כגון, נתונים אישיים או פרטים הקשורים לתהליכים פנימיים בארגון. ככל שכמות המידע המאוחסן גדולה יותר וככל שהוא מופיע בפלטפורמות שונות, כך גדלה החשיפה של הנתונים להתקפות סייבר של גורמים חיצוניים ולעיתים עוינים.
התמקדות בנתונים החשובים באמת
על מנת להימנע מהאתגרים שתוארו, יש לפתח אסטרטגיות לניהול נתוני בטיחות שמתמקדות במידע חיוני ומסננות את הנתונים המיותרים.
צוותי בטיחות יכולים ליישם את האסטרטגיות הבאות:
- שילוב נתונים: אחת הדרכים היעילות ביותר לייעול ניהול נתוני בטיחות היא אימוץ פתרונות תוכנה משולבים, שמרכזים מידע ממקורות שונים. שימוש בפלטפורמה מקיפה שמאגדת דו"חות אירועים, רישומי הכשרה, הערכות סיכונים ונתוני סביבה, מאפשר לאנשי המקצוע בתחום הבטיחות גישה לתובנות בזמן אמת ובמקום אחד.
- איתור גורמים שורשיים במקום זיהוי מתאמים סטטיסטיים: פעמים רבות, צוותים מוצאים את עצמם מוצפים בנתונים, מכיוון שהם מתמקדים בזיהוי מתאמים סטטיסטיים. אף שהמתאמים עשויים להיות מעניינים, הם לא תמיד מובילים לשיפורים מעשיים בבטיחות. לדוגמה, אם נתוני תאונות עבודה מצביעים על כך שנשים נפגעות יותר מגברים, אין להסיק שהגורם לסיכון הוא עצם היותן נשים. במקום זאת, ייתכן שהבעיה נעוצה באמצעי בקרה ארגונומיים, שאינם מתוכננים בצורה שמגנה על הנשים כראוי.
- סינון נתונים חסרי ערך: נתוני בטיחות מועילים רק אם הם מובילים לתובנות שניתן לפעול לפיהן. אם הנתון אינו מקדם פעולה כלשהי, יש להסיר אותו ממאגרי המידע.
- בדיקת הנחות היסוד מאחורי הנתונים: כל נתון שנאסף מבוסס על הנחה שהוא משרת מטרה מסוימת. לעיתים, הנחות אלה שגויות, ואיסוף הנתונים גורם יותר נזק מתועלת. למשל, אם צוות בטיחות מסווג תאונות עבודה תחת "שגיאת מפעיל", הצוות עלול להחמיץ את הבעיה האמתית - היעדר בקרות בטיחות שהיו יכולות למנוע את השגיאות, מלכתחילה. במקום להאשים את העובדים, יש לבחון אילו אמצעי בטיחות היו חסרים ולהתמקד בשיפורם.
סיכום
נתונים הם הבסיס לשיפור הבטיחות במקום העבודה. עם זאת, איסוף נתונים בלבד אינו מספיק. יש לשאול את השאלות הנכונות ולהשתמש בנתונים הרלוונטיים. ארגונים צריכים להימנע ממערכות ומתהליכים העשירים בנתונים, אך דלים במידע.
בסופו של דבר, המטרה של כל צוות בטיחות צריכה להתמקד בנתוני בטיחות, החשובים לצרכים של הארגון ולפרש את הנתונים בדרכים שמעניקות להם משמעות אמתית. על צוות הבטיחות לנקוט בצעדים שיהפכו את המידע לידע ולתובנות שניתן לפעול לפיהן, כגון, יישום בקרות בטיחות חדשות. כאשר זה קורה, הנתונים מפסיקים להיות הסחת דעת או מקור לצמצום עלויות, והופכים לכלי להשגת תוצאות בטיחות טובות יותר עבור כולם.
מקור
How Extraneous Safety Data Can Harm Workers